hadoop中YARN的ContainerAllocator分析

1. ContainerAllocator概述
ContainerAllocator负责与ResourceManager通信，为作业申请资源。作业的每个任务资源需求可描述为四元组<Priority, hostname，capability，containers>，分别表示作业优先级、期望资源所在的host，资源量（当前仅支持内存），container数目，比如：

<10, “node1”, “memory:1G”, 3>//优先级是一个正整数，优先级值越小，优先级越高
<10, “node2”, “memory:2G”, 10>
<2, “*”, “memory:1G”, 20> //*表示这样的资源可来自任意一个节点，即不考虑数据本地性
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ContainerAllocator周期性通过心跳与ResourceManager通信，ResourceManager每次会返回已经分配的container列表，完成的container列表等信息。

2. ContainerAllocator工作流程
当用户提交作业之后，MRAppMaster会为之初始化，并创建一系列map task和reduce task，由于reduce task依赖于map task之间结果，所以reduce task会延后调度。在ContainerAllocator中，当map task数目完成一定比例（由mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps指定，默认是0.05，即5%）且Reduce Task可允许占用的资源（Reduce Task可占用资源比由yarn.app.mapreduce.am.job.reduce.rampup.limit指定）能够折合成整数个任务时，才会调度Reduce Task。
考虑到Map Task和Reduce Task之间的依赖关系，因此，它们之间的数据结构转移也是不一样的，对于Map Task而言，会依次转移到以下几个数据结构中：

scheduled->assigned->completed
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对于Reduce Task而言，则按照以下流程：

pending->scheduled->assigned->completed
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其中，pengding表示等待ContainerAllocator发送资源请求，scheduled表示已经将资源请求发送给RM，但还没有收到分配的资源，assigned是已经收到RM分配的资源，completed已经未完成。

Reduce Task之所有多出一个pending，主要是为了根据Map Task情况调整Reduce Task状态（在pengding和scheduled中相互转移）。进一步说，这主要是为了防止Map Task饿死，因为在YARN中不再有map slot和reduce slot的概念（这两个概念从一定程度上减少了作业饿死的可能性），只有内存、CPU等真实的资源，需要由ApplicationMaster控制资源申请的顺序，以防止可能产生的作业饿死。

此外，ContainerAllocator将所有任务划分成三类，分别是failed Map、Map和Reduce，并分别赋予它们优先级5、20和10，也就是说，当三种任务同时有资源需求是，会优先分配给failed map，然后是reduce，最后是map。

总结起来，ContainerAllocator工作流程如下：
步骤1      将所有map task的资源需求一次性发送给RM
步骤2      如果达到了Reduce task调度条件，则开始为Reduce Task申请资源。
步骤3      如果为某个task申请到了资源，则取消其他重复资源的申请。由于在HDFS中，任何一个任务通常有三备份，而对于一个任务而言，考虑到rack和any级别的本地性，它可能会对应7个资源请求，分别是：

<20, “node1”, “memory:1G”, 1>
<20, “node2”, “memory:1G”, 1>
<20, “node3”, “memory:1G”, 1>
<20, “rack1”, “memory:1G”, 1>
<20, “rack2”, “memory:1G”, 1>
<20, “rack3”, “memory:1G”, 1>
<20, “*”, “memory:1G”, 1>
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一旦该任务获取了以上任何一种资源，则会取消其他6个的资源申请。
步骤4      如果任务运行失败，则会重新为该任务申请资源。
步骤5      如果一个任务运行速度过慢，则会为其额外申请资源以启动备份任务（如果启动了推测执行功能）。
步骤6      如果一个节点失败的任务数目过多，则会撤销对该节点的所有资源申请请求。

3. ContainerAllocator类图

ContainerAllocator实际上是一接口，它只定义了三个事件：CONTAINER_REQ,，CONTAINER_DEALLOCATE和CONTAINER_FAILED，分别表示请求container，释放container和container运行失败。
ContainerAllocator的实现是RMContainerAllocator，它只接收和处理ContainerAllocator接口中定义的三种事件，它的运行是这三种事件驱动的。





RMContainerAllocator中最核心的框架是维护了一个心跳信息，在RMCommunicator类中实现如下：

while (!stopped.get() && !Thread.currentThread().isInterrupted()) {
 
   try {
 
     Thread.sleep(rmPollInterval);
 
     try {
 
       heartbeat();
 
     } catch (YarnException e) {
 
     LOG.error("Error communicating with RM: " + e.getMessage() , e);
 
     return;
 
 } catch (Exception e) {
 
   LOG.error("ERROR IN CONTACTING RM. ", e);
 
 }
 
 } catch (InterruptedException e) {
 
   LOG.warn("Allocated thread interrupted. Returning.");
 
   return;
 
  }
 
}
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其中，heartbeat()函数定义（在RMContainerAllocator类中）如下：

protected synchronized void heartbeat() throws Exception {
 
  LOG.info("Before Scheduling: " + getStat());
 
  List<Container> allocatedContainers = getResources();
 
  LOG.info("After Scheduling: " + getStat());
 
  if (allocatedContainers.size() > 0) {
 
    LOG.info("Before Assign: " + getStat());
 
    scheduledRequests.assign(allocatedContainers);
 
    LOG.info("After Assign: " + getStat());
 
  }
 
  ……
 
}
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其中，getResources()函数用于向RM发送心跳信息，并处理心跳应答。需要注意的是，有些情况下，心跳信息中并不包含新的资源请求信息，即空的心跳信息，这有以下几个作用：
（1）周期性发送心跳，告诉RM自己还活着。
（2）周期性询问RM，以获取新分配的资源和各个container运行状况。

assign()函数是将收到的container分配给某个任务，如果这个container无法分配下去（比如内存空间不够），则是在下次心跳中通知RM释放该container，如果container可以分下去，则会释放对应任务的其他资源请求，同时会向TaskAttempt发送一个TA_ASSIGNED事件，以通知ContainerLauncher启动container。


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